一种自适应流媒体缓存方法

摘要

本发明公开了一种自适应流媒体缓存方法，结合了用户访问的行为分析，针对不同热度的流媒体采用了不同的缓存方法，对于20%的高热度流媒体，本发明的缓存方法在缓存空间充足时全部缓存，达到充分利用空间的效果。而在缓存空间不足时，本发明采取的用较低的命中率换取50%缓存空间的策略可以在基本满足用户体验度的情况下实现大大节省空间，降低成本的目的。对于80%的低热度流媒体，本发明先根据用户的点播行为拟合出一个模型，作为自适应的模板对缓存空间初始化，然后根据用户的具体点播行为动态地增加删除缓存片段，这样一方面在初始化中大大节省了缓存空间，降低存储成本，另一方面尽可能地减少缓存替换的次数，达到降低传输成本的效果。

主权项

一种自适应流媒体缓存方法，其特征在于，对存储在流媒体源服务器中的流媒体进行热度预估，并根据预估结果将流媒体分别缓存到边缘服务器，具体为：对输入的流媒体进行热度预估，将流媒体分为高热度流媒体和低热度流媒体；分别缓存高、低热度流媒体；高热度流媒体缓存到边缘服务器采用以下方式：高热度流媒体按热度的高低排列，将高热度流媒体按热度从高至低依次缓存到边缘服务器，直至缓存空间利用率达到M，其中M为90%‑96%；当缓存空间不足100%‑M时，存储各流媒体的总长度为40‑60%；低热度影片缓存到边缘服务器采用以下方式：利用Lorentzian模型，根据用户点播某流媒体次数的行为曲线拟合；由拟合函数确定曲线出现峰值时的点播位置，根据点播位置得到点播次数的阈值；将出现点播次数为峰值时的流媒体区间缓存到边缘服务器。